大井 1R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イケノギャルチャン	石川駿（大井）	実8.2	B× A△勝率7% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場72走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は68走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 大井1R 3着/10頭+0.4秒 08/17 大井1R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井1R 4着/11頭 06/11 大井1R 1着/14頭 05/20 大井1R 4着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 72走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -45% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ファインデイ差し	木澤奨（大井）	実31.2	B× A×勝率2% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井1R 6着/10頭+0.7秒 08/17 大井1R 4着/11頭+0.9秒 07/23 大井1R 11着/13頭+2.9秒 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -53% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メロパール先行推奨	西啓太（大井）	実17.5	B○ A△勝率5% EV-6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ17.5倍で期待値+236%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 大井1R 5着/10頭+0.7秒 08/13 大井1R 3着/12頭+1.4秒 07/23 大井1R 8着/13頭+1.6秒 06/11 大井1R 2着/14頭 05/20 大井2R 6着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ディフィラリー逃げ	瀬川将（大井）	実55.7	B× A×勝率1% EV-63% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 09/03 大井2R 14着/16頭+2.1秒 08/17 大井2R 10着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 11着/16頭+1.3秒 07/01 大井4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -64% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ベイデンフラッシュ逃げ	笹川翼（大井）	実1.3	B◎ A◎勝率48% EV-37% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井1R 4着/10頭+0.5秒 08/16 大井1R 3着/14頭+0.4秒 03/26 大井2R 1着/13頭勝利 03/09 大井2R 1着/12頭勝利 03/24 大井4R 2着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 74.8% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.9% / 期待値 -38% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ロードオブキング逃げ	藤田凌（大井）	実72.9	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/03 大井1R 9着/10頭+2.2秒 08/17 大井1R 9着/11頭+1.6秒 07/23 大井1R 12着/13頭+3.0秒 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -51% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ガニュメデスレイ差し	ゴンサ（船橋）	実52.9	B× A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場73走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井1R 7着/10頭+0.9秒 08/17 大井1R 8着/11頭+1.5秒 07/24 大井1R 6着/15頭+2.5秒 07/03 大井1R 6着/11頭 06/11 大井1R 8着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 73走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 -62% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実38.7	B△ A▽勝率2% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井1R 8着/10頭+1.6秒 08/17 大井1R 6着/11頭+1.3秒 07/20 大井1R 1着/14頭 07/03 大井2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -10% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ケイリュウオー先行	吉井章（大井）	実15.6	B▲ A▲勝率8% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/17 大井1R 10着/11頭+2.9秒 07/24 大井1R 9着/15頭+3.5秒 10/22 大井8R 3着/14頭+1.1秒 10/07 大井5R 3着/13頭+0.6秒 09/01 大井8R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 6.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 期待値 +26% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ブラントンアロー	高橋優（大井）	実16.6	B△ A△勝率3% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 大井1R 1着/10頭勝利 08/15 大井1R 2着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 9着/14頭 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -49% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	タイセイスパート追込推奨	野畑凌（川崎）	実9.6	B△ A○勝率23% EV+120% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 大井2R 8着/16頭+1.1秒 08/16 大井2R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井2R 8着/16頭+1.0秒 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 10.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.0% / 期待値 +120% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 ◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

ベイデンフラッシュ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3メロパール

17.5倍

EV +236%

▲A:▲9ケイリュウオー

15.6倍

EV -55%

出走馬全11頭

◎A:◎5

ベイデンフラッシュ

笹川翼（大井）

1.3倍

-2%

›

○A:△3

メロパール

西啓太（大井）

17.5倍

+236%

›

▲A:▲9

ケイリュウオー

吉井章（大井）

15.6倍

-55%

›

△A:○11

タイセイスパート

野畑凌（川崎）

9.6倍

-87%

›

△A:△10

ブラントンアロー

高橋優（大井）

16.6倍

-78%

›

△A:▽8

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

38.7倍

-89%

›

×A:△1

イケノギャルチャン

石川駿（大井）

8.2倍

-99%

›

×A:×2

ファインデイ

木澤奨（大井）

31.2倍

-98%

›

×A:×7

ガニュメデスレイ

ゴンサ（船橋）

52.9倍

-97%

›

×A:×6

ロードオブキング

藤田凌（大井）

72.9倍

-96%

›

×A:×4

ディフィラリー

瀬川将（大井）

55.7倍

-99%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 11 タイセイスパート ¥300 実9.6倍期待値 -87% 不的中6着単勝 9.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 メロパール ¥300 実17.5倍期待値 +236% 不的中9着単勝 17.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 大井競馬場ダ1600m ダート1600m　発走 14:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イケノギャルチャン	石川駿（大井）	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場72走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は68走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/03 大井1R 3着/10頭+0.4秒 08/17 大井1R 3着/11頭+0.9秒 07/03 大井1R 4着/11頭 06/11 大井1R 1着/14頭 05/20 大井1R 4着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 72走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 68走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ファインデイ差し	木澤奨（大井）	実31.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井1R 6着/10頭+0.7秒 08/17 大井1R 4着/11頭+0.9秒 07/23 大井1R 11着/13頭+2.9秒 06/30 大井5R 6着/11頭+2.0秒 06/08 大井8R 4着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メロパール先行推奨	西啓太（大井）	実17.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 大井1R 5着/10頭+0.7秒 08/13 大井1R 3着/12頭+1.4秒 07/23 大井1R 8着/13頭+1.6秒 06/11 大井1R 2着/14頭 05/20 大井2R 6着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ディフィラリー逃げ	瀬川将（大井）	実55.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場49走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 09/03 大井2R 14着/16頭+2.1秒 08/17 大井2R 10着/14頭+1.5秒 07/23 大井2R 11着/16頭+1.3秒 07/01 大井4R 14着/14頭 06/09 大井6R 12着/12頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ベイデンフラッシュ逃げ	笹川翼（大井）	実1.3	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井1R 4着/10頭+0.5秒 08/16 大井1R 3着/14頭+0.4秒 03/26 大井2R 1着/13頭勝利 03/09 大井2R 1着/12頭勝利 03/24 大井4R 2着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ロードオブキング逃げ	藤田凌（大井）	実72.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/03 大井1R 9着/10頭+2.2秒 08/17 大井1R 9着/11頭+1.6秒 07/23 大井1R 12着/13頭+3.0秒 05/18 大井5R 5着/12頭+1.3秒 04/27 大井7R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ガニュメデスレイ差し	ゴンサ（船橋）	実52.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場73走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し）
前5走 09/03 大井1R 7着/10頭+0.9秒 08/17 大井1R 8着/11頭+1.5秒 07/24 大井1R 6着/15頭+2.5秒 07/03 大井1R 6着/11頭 06/11 大井1R 8着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 73走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ソニックサンライズ	中村尚（大井）	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 大井1R 8着/10頭+1.6秒 08/17 大井1R 6着/11頭+1.3秒 07/20 大井1R 1着/14頭 07/03 大井2R 9着/14頭 06/11 大井2R 7着/13頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ケイリュウオー先行	吉井章（大井）	実15.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/17 大井1R 10着/11頭+2.9秒 07/24 大井1R 9着/15頭+3.5秒 10/22 大井8R 3着/14頭+1.1秒 10/07 大井5R 3着/13頭+0.6秒 09/01 大井8R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ブラントンアロー	高橋優（大井）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/01 大井1R 1着/10頭勝利 08/15 大井1R 2着/12頭+0.5秒 07/20 大井1R 9着/14頭 07/02 大井1R 4着/14頭 06/10 大井1R 5着/14頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	タイセイスパート追込推奨	野畑凌（川崎）	実9.6	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率23% × オッズ9.6倍で期待値+120%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 大井2R 8着/16頭+1.1秒 08/16 大井2R 5着/13頭+1.9秒 07/22 大井2R 8着/16頭+1.0秒 09/08 川崎10R 10着/10頭+3.1秒 08/21 川崎12R 7着/10頭+3.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.0% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AIの本命

AI評価1位

ベイデンフラッシュ

騎手笹川翼（大井）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11タイセイスパート

9.6倍

EV +120%

▲9ケイリュウオー

15.6倍

EV +26%

出走馬全11頭

◎5

ベイデンフラッシュ

笹川翼（大井）

1.3倍

-37%

›

○11

タイセイスパート

野畑凌（川崎）

9.6倍

+120%

›

▲9

ケイリュウオー

吉井章（大井）

15.6倍

+26%

›

△1

イケノギャルチャン

石川駿（大井）

8.2倍

-44%

›

△3

メロパール

西啓太（大井）

17.5倍

-6%

›

△10

ブラントンアロー

高橋優（大井）

16.6倍

-49%

›

▽8

ソニックサンライズ

中村尚（大井）

38.7倍

-9%

›

×2

ファインデイ

木澤奨（大井）

31.2倍

-52%

›

×7

ガニュメデスレイ

ゴンサ（船橋）

52.9倍

-62%

›

×6

ロードオブキング

藤田凌（大井）

72.9倍

-51%

›

×4

ディフィラリー

瀬川将（大井）

55.7倍

-63%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 11 タイセイスパート ¥300 実9.6倍期待値 +120% 不的中6着単勝 9.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 メロパール ¥300 実17.5倍期待値 -7% 不的中9着単勝 17.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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